AnalysisWe included all participant

Analysis
We included all participants who completed the sleep and SM use items in our analyses. We conducted all primary analyses using survey weights, which were calculated by GfK and applied using a post-stratification adjustment based on socio-demographic benchmark distributions. Weused descriptive statistics to characterize the demographic features of the weighted sample and to determine the level of sleep disturbance and SM use frequency and volume reported by our participants.
We used chi-square tests to determine whether participants in each sleep disturbance group (low, medium, high) differed significantly on level of SM use (volume and frequency) and covariates.
We used ordered logistic regression to examine associations among each SM use variable and sleep disturbance, with the lowest level of each social media variable (Q1 for each variable) serving as the reference group. We first conducted this analysis without covariates, and then we conducted

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์เรารวมผู้เข้าร่วมทั้งหมดที่เสร็จสมบูรณ์แล้วการนอนหลับ และ SM ใช้สินค้าในการวิเคราะห์ของเรา เราดำเนินการวิเคราะห์หลักทั้งหมดที่ใช้สำรวจน้ำหนัก ซึ่งคำนวณ โดย GfK และใช้โดยใช้การปรับแบ่งชั้นหลังอิงเกณฑ์มาตรฐานสังคมและประชากรการกระจาย Weused สถิติเชิงพรรณนา กับลักษณะลักษณะประชากรตัวอย่างถ่วงน้ำหนัก และ การตรวจสอบระดับของนอนไม่หลับและ SM ใช้ความถี่และปริมาณที่รายงาน โดยผู้เข้าร่วม เราสามารถใช้การทดสอบไคสแควร์เพื่อระบุว่า ผู้เข้าร่วมในแต่ละกลุ่มรบกวนการนอนหลับ (ต่ำ กลาง สูง) แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในระดับ SM (ปริมาณและความถี่) และ covariatesเราใช้การถดถอยโลจิสติกสั่งการตรวจสอบความสัมพันธ์ของระหว่างแต่ละ SM ใช้ตัวแปรและการนอนหลับรบกวน กับระดับต่ำสุดของแต่ละสังคมตัวแปร (ไตรมาสที่ 1 สำหรับแต่ละตัวแปร) ที่ให้บริการเป็นกลุ่มอ้างอิง เราดำเนินการนี้วิเคราะห์ โดย covariates ก่อน และเราดำเนินการแล้ว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์
เรารวมถึงผู้เข้าร่วมทุกคนที่เสร็จสิ้นการนอนหลับและการใช้เอสเอ็มรายการในการวิเคราะห์ของเรา เราดำเนินการทุกวิเคราะห์หลักใช้น้ำหนักสำรวจซึ่งถูกคำนวณโดย GfK และนำไปใช้โดยใช้การปรับการโพสต์การแบ่งชั้นขึ้นอยู่กับการกระจายมาตรฐานทางสังคมและประชากร Weused สถิติเชิงพรรณนาลักษณะคุณสมบัติทางด้านประชากรศาสตร์ของกลุ่มตัวอย่างถ่วงน้ำหนักและเพื่อกำหนดระดับของการรบกวนการนอนหลับและความถี่ในการใช้งานเอสเอ็มและปริมาณการรายงานโดยผู้เข้าร่วมของเรา.
เราใช้การทดสอบไคสแควร์เพื่อตรวจสอบว่าผู้เข้าร่วมในแต่ละกลุ่มนอนไม่หลับ (ต่ำกลาง สูง) แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในระดับของการใช้เอสเอ็ม (ปริมาณและความถี่) และตัวแปร.
เราใช้คำสั่งให้ถดถอยโลจิสติในการตรวจสอบการเชื่อมโยงระหว่างกัน SM ใช้ตัวแปรและรบกวนการนอนหลับที่มีระดับต่ำสุดของแต่ละตัวแปรสื่อสังคม (ไตรมาสที่ 1 ของแต่ละตัวแปร) ที่ทำหน้าที่เป็นกลุ่มอ้างอิง ครั้งแรกที่เราดำเนินการวิเคราะห์นี้โดยตัวแปรและจากนั้นเราดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์เรารวมผู้เข้าร่วมทั้งหมดที่เสร็จสมบูรณ์และใช้ในการวิเคราะห์รายการนอน SM ของเรา เราทำการวิเคราะห์โดยใช้แบบสำรวจทั้งหมดหลักน้ำหนัก ซึ่งคำนวณโดย GFK และการประยุกต์ใช้การปรับตามข้อมูลส่วนบุคคลประกาศมาตรฐานการแจกแจง . weused สถิติเพื่อวิเคราะห์คุณลักษณะทางประชากรของกลุ่มตัวอย่างที่ถ่วงน้ำหนักและการกำหนดระดับของการรบกวนการนอนและความถี่ใช้ SM และปริมาณที่รายงานโดยผู้เข้าร่วมของเราที่เราใช้ในการทดสอบไคสแควร์ พบว่าผู้เข้าร่วมในแต่ละกลุ่มไม่เพียงพอ ( ต่ำ , กลาง , สูง ) แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ SM ใช้ ( ปริมาณและความถี่ ) และความรู้ .เราเคยสั่ง Logistic Regression เพื่อศึกษาสมาคมในแต่ละ SM ใช้ตัวแปรและรบกวนการนอนหลับ ระดับต่ำสุดของแต่ละสื่อสังคม ตัวแปร ( Q1 สำหรับแต่ละตัวแปร ) ที่ให้บริการเป็นกลุ่มอ้างอิง เราทำการทดลอง การวิเคราะห์นี้โดยปราศจากความรู้แล้ว เราศึกษา